概要
https://zenn.dev/yuki_koike0626/articles/dev-character-discussion
詳細内容
## AIキャラ同士で会話したら自分にないアイデアが生まれるのでは？
https://zenn.dev/yuki_koike0626/articles/dev-character-discussion
AIキャラクター同士を議論させることで、人間の思考バイアスを打破し新たなアイデアを創出するWebアプリの実装プロセスを公開する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:3/5 | Unique:4/5 | Practical:3/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 70/100 | **Annex Potential**: 73/100 | **Overall**: 72/100
**Topics**: [[RAG, Gemini Deep Research, キャラクターAI, ブレインストーミング, 個人開発]]
著者は、自分一人の思考の枠組みを超えたアイデアを得るために、歴史上の人物や漫画のキャラクターに特定のテーマで議論をさせるWebアプリ「キャラディス（キャラクターディスカッション）」を開発した。開発の背景には、漫画『キングダム』の武将や『デスノート』の夜神月、あるいはアインシュタインといった多様な性格や価値観を持つ「人格」を議論に参加させることで、自分にはない視点からの進言を得たいという動機がある。
技術的な実装において注目すべきは、RAG（検索拡張生成）を用いたキャラクター特性の再現フローだ。まず「Gemini Deep Research」を利用してキャラクターの詳細な特徴を調査し、そのリサーチ結果をAIによってRAG用のMarkdownファイルに変換する。このファイルをコンテキストとして参照させることで、特定のキャラクターが言いそうなセリフや思考パターンを模倣した出力を実現している。議論のプロセスは、最大3人のキャラクターと1人の司会者で行われ、司会者がお題を整理し、キャラクターたちが3ラウンドにわたって意見を戦わせ、最後に司会者が結論をまとめるという構造化されたワークフローが組まれている。
エンジニアにとっての重要性は、単なるエンタメアプリの構築にとどまらず、RAGを活用した「ペルソナ構築」の実践的なアプローチを示している点にある。著者はこのプロジェクトを通じて、RAGが単なる外部情報の付加ではなく、キャラクター性の維持に有効であることを確認している。また、実際の運用で見えた課題として、多人数・多ラウンドの議論によるAPIコストの増大や、抽象的な問いに対する回答の浅さについても率直に述べている。
著者は、このアプリの最も価値ある使い道として「意思決定における多角的検討」を挙げている。特定のMBTIタイプを集めて議論させたり、2択の迷いに対して異なる立場から意見をぶつけ合わせたりすることで、一人では思いもよらなかった考え方を引き出せると主張している。また、技術的な完成度以上に、まず動くものを形にして「打席に立つ」ことが、次なる開発や学びにつながる最も重要なステップであると強調している。